多星分布式无源相干定位方法

针对方向性辐射源信号主瓣波束窄测向定位精度不足的问题,提出多星分布式无源相干定位方法。首先,根据参考星接收到的主瓣强信号对辐射源位置进行粗定位,并根据粗定位信息对频移进行补偿;随后,将参考星信号分发至临近卫星,在粗定位范围内对相干星接收到的旁瓣弱信号进行互相关搜索,解算时差信息;然后,采用多星时差定位体制估计辐射源精确位置;最后对提出算法进行了Cramer-Rao下界分析,并通过仿真实验对算法进行验证。仿真结果表明,算法在弱信号信噪比(SNR在-40～0 dB)的情况下,定位误差能够快速逼近Cramer-Rao下界,并且能够有效提高辐射源的定位精度。     

基于伴随式的分布式联合信源信道编码

提出一种基于伴随式(Syndrome)的具有抗差错性能的分布式联合信源信道编码方案.在不增加编码端复杂度的前提下,设计一种新的基于伴随式的编码器,使其同时具有压缩和抗差错的性能;其次,设计相应的译码器,并改进现有的联合译码算法,在译码中引入新的信息交互过程,提高了译码性能.仿真结果表明:该方案的性能优于现有的基于伴随式的分布式联合信源信道编码方案的性能,而且在信噪比较高时,该方案的性能也优于基于校验位(Parity)的分布式联合信源信道编码的性能.     

分布式液压流体脉动主动控制方法

针对飞机液压能源管路系统中的周期性流体脉动诱发流固耦合振动,导致管路疲劳损伤的问题,针对管路中存在压力驻波特性,在采用单点消振时寻找误差传感器最佳布局位置困难而引起脉动抑制效果不理想的缺点,提出了一种分布式流体脉动主动控制方法,即沿管路不同位置布置多个主动消振阀和误差压力传感器,在任意飞行阶段,避开压力驻波点,以误差压力传感器的脉动测量值为控制目标,采用一种针对周期脉动主动控制的自适应前馈控制法和多通道自适应滤波-X LMS(Least Mean Square)算法,调整控制器参数,使主动消振器产生的次级脉动与管路中的初始脉动相互抵消,达到整个管路中的平均流体脉动最小的效果.为了验证分布式主动控制方法的有效性,设计了主动控制平台.实验结果表明,所提出的分布式流体脉动主动控制原理和方法能对流体脉动进行很好的抑制,消振量达10 dB以上.      

多导弹分布式自适应协同制导方法

针对多导弹的齐射攻击问题,提出了一种具有异构"领弹-被领弹"的分布式自适应协同制导方法.该方法在局部通信和传统比例导引基础上,基于分布式网络同步原理设计了领弹和被领弹的分布式协同制导律.领弹的分布协同制导基于固定系数的比例导引律,而被领弹的分布协同制导则基于自适应可变系数的比例导引律,并设计了被领弹比例导引系数的分布式自适应调节规律.给出了5枚导弹协同目标攻击的仿真结果,验证了该自适应分布式协同制导算法的有效性.     

多机械臂的分布式自适应迭代学习控制

针对拓扑结构为无向连通的多机械臂系统,提出了一种自适应与迭代学习相结合的分布式控制协议来实现整个系统对给定期望参考轨迹的一致性跟踪.通过引入一个适当的自适应迭代学习参数,所提自适应迭代学习控制协议能够克服机械臂系统中的干扰和模型不确定性,并且每个机械臂的自适应迭代学习控制(AILC)律仅需要利用其与邻居机械臂的相对交互信息.进一步,在只有一部分机械臂具有期望参考轨迹信息的前提下,该控制协议可以实现整个系统对期望参考轨迹的跟踪,同时能够保证轨迹跟踪误差与控制输入的有界性.此外,利用李亚普诺夫分析方法证实了所得结论的正确性,并且通过一个实例验证了所提自适应迭代学习控制协议的有效性.      

谐振式液体密度传感器压电激励与检测的实现

本文利用正压电效应和逆压电效应,实现谐振式液体密度传感器的压电激励与压电检测,原理简单、功耗低、检测方便。设计了基于该激励和检测方式的自动增益控制(Automatic Gain Control,AGC)电路,当传感器的输出信号发生较大变化时,激励信号的增益可随输出信号的幅值进行自动调节,使输出信号的幅值保持稳定。该电路具有结构简单,适应性好,可靠性高,调节速度快等优点。同时,对所设计的谐振式液体密度传感器进行了标定实验,该密度传感器的精度约为±1.0kg/m³,重复性约为±0.05%,可以实现液体密度的高精度实时在线测量。     

基于多应力加速试验方法的智能电表寿命评估

如何准确地分析、评估多应力-多参数下智能电表的可靠性和寿命是当前热点.首先分析了在温度、湿度、电应力、振动和磁场等条件下智能电表的性能参数内涵,通过失效机理分析提炼了关键参数及其敏感应力,然后通过强化试验探索了关键参数应力极限条件,设计了加速寿命试验方案并实施,对试验数据进行退化轨迹建模、多应力加速模型研究,综合评估了智能电表可靠性和寿命水平.本文成果能为改善智能电表可靠性和寿命提供方法.      

多激励频率模式的磁感应层析成像系统

磁感应层析成像(MIT)技术在生物医学检查与诊断中有很好的应用前景。为了实现MIT对生物组织特性信息的获取,设计了具有多激励频率模式的磁感应层析成像系统。系统采用电压激励与测量的工作模式,可选择100 k Hz~4 MHz范围内的单频、扫频和混频3种激励频率模式。系统包括激励源模块、传感器线圈阵列、数据采集和调理模块、数字解调模块,采用现场可编程门阵列(FPGA)控制多路复用器、程控放大器、模拟数字转换器等。经模拟实验测试,多激励频率模式系统所获得的测试数据具有较好的一致性,信噪比在46 d B以上,不同激励频率下采集的电压差数据可用于实现被测介质电导率分布的图像重建。     

多四旋翼无人机系统分布式分层编队合围控制

针对带有多个领航者与跟随者的欠驱动四旋翼无人机群系统, 提出了一种分布式分层编队合围控制方法。设计分层分布式有限时间滑模估计器, 实现在仅有部分领航者获取到期望轨迹的条件下, 每架无人机都能生成其满足控制需求的估计位置信息。针对六自由度欠驱动四旋翼无人机模型的特点, 提出一种无人机位置层和姿态层的分层控制方法, 实现了无人机对所生成的估计位置的跟踪控制, 该方法采用高阶导数逼近算法, 防止在求解期望角速度的过程中出现微分爆炸。所提方法能在满足姿态稳定收敛的条件下实现有效的编队合围控制。通过数值仿真验证了所提方法的有效性。      

基于RQPSO-DMPC的多无人机编队自主重构控制方法

针对敌方防御区域内各种威胁,为了实现隐蔽突防并实施对敌有效打击,在突防过程中多无人机(UAV)编队需要进行重构控制,并且编队内的相互避碰问题与通信约束问题也需考虑。通过建立无人机虚拟领航编队模型并引入邻居集,采用分布式模型预测控制(DMPC)同时构建多无人机编队的重构代价函数,提出采用改进量子粒子群优化(RQPSO)算法进行求解,并将求解结果与采用粒子群优化算法的结果进行对比。仿真结果表明,本文算法能够有效控制多无人机编队完成自主重构,实现安全隐蔽突防任务。     

基于相关性分析的结构可靠性加严试验方法

针对传统结构可靠性试验的验证多是基于载荷应力和结构强度相互独立的假设问题,从应力和强度数据的相关性分析与度量出发,在二者均为正态随机变量的前提下,建立了一种基于Copula函数相关应力-强度干涉模型的结构可靠性加严试验验证方案设计方法。该方法结合Copula函数和应力-强度干涉模型实现相关条件下原可靠性指标与加严条件下可靠性指标的转化,适用于小样本情况下基于传统成败型试验方法评估其可靠性。研究结果表明:相比独立假设,应力和强度呈负相关时,会增加试验样本量且样本量随负相关程度减弱而减少;呈正相关时,会减少试验样本量且样本量随正相关程度增强而减少。     

基于XML的自动测试系统资源描述方法

针对当前自动测试系统(ATS,Automatic Test System)信息共享和互操作能力差的问题,应用XML(eX lensibleMarkup Language)语言实现了ATS的模型化描述,模型化的信息包括测试设备、接口连接装置ICA(Interface ConnectorAssembly)、测试适配器和被测设备UUT(UnitUnder Test).对测试设备的性能和UUT测试需求采用统一的信号与测试定义标准STD(signal and test definition)进行描述,实现了测试设备性能与UUT测试需求的自动匹配.通过引入逻辑资源的概念对测试设备性能与仪器通道之间的动态映射关系进行描述,以实现测试过程中仪器资源的合理分配.采用XML作为ATS的建模语言,提高了ATS资源建模的开发效率和系统内信息的互操作程度.     

分布式多媒体系统模型与传输控制算法的研究

作为分布式多媒体系统通信与表现控制研究的基础,提出分布式多媒体系统整体模型DMISIM(Distributed Multimedia Information System Integrated Model),将分布式多媒体系统抽象为3元组——多媒体同步时间单元SIU(Synchronization Interval Unit)、通信信道以及信道与SIU序列之间的一一映射关系．模型描述多媒体信息和通信网络的静态属性,反映系统通信传输的动态过程．基于DMISIM,对分布式多媒体通信传输控制机制进行研究,提出最小偏差调度算法MDSA(Minimum Deviation Scheduling Algorithm)作为古典列表调度算法CLSH(Classic List Scheduling Heuristic)的改进．理论分析和逻辑推导证明,在不增加算法时间复杂度,不降低多媒体同步表现质量的同时,算法提高了系统目的端缓冲区利用率,降低了缓冲区需求及多媒体数据溢出的可能性．算法与底层通信传输机制无关,可以广泛应用于分布式多媒体系统的通信传输过程中．      

基于缩放实验的Whipple结构撞击特性

针对航天器空间碎片防护问题,基于缩放实验方法,开展了7 km/s以上超高速碰撞仿真研究.建立了单板和Whipple防护结构的仿真模型,并对铝-铝撞击问题和镉-镉撞击问题进行了多工况仿真.通过实验结果与数值仿真的对比,表明了数值仿真技术的正确性,并从仿真角度验证了缩放实验方法的有效性.对缩放实验方法的适用性进行了仿真验证,结果表明该方法对弹丸形状适用性较好,对3～4 km/s以上撞击速度的适用性较好,但对Whipple防护结构后板存在一定误差.分析了Whipple结构后板的失效模式,提出了失效模式的不连续性导致了缩放实验方法的误差.最后通过数值仿真计算了Whipple结构7 km/s以上弹道极限特性,提出了失效模式的不连续性造成了在该速度段弹道极限曲线的分叉现象.     

基于有限元分析的椭圆振动切削换能器

通过分析纵向振动换能器的传统模型,设计出一种在结构不对称情况下,单向激励产生椭圆振动的理论等效模型,利用有限元分析工具对换能器的等效模型进行动力学和静力学分析,对换能器的尺寸进行优化设计,使换能器的谐振频率和振动模态达到较为理想的状态,在此基础上研制出一套单激励超声椭圆振动车削系统,并且利用人造多晶金刚石(PCD)刀具进行了超声椭圆振动切削试验,得到了比较好的加工质量,验证了有限元分析的方法对换能器设计在参数优化和振动形式分析方面有实际的指导意义,同时也说明椭圆振动切削能够有效的提高加工质量.     

基于分布式平台的FDTD并行算法

基于分布式平台开展一种新的时域有限差分（FDTD）并行算法研究,该算法基于VC++、CUDA5.0平台开发,调用Intel MPI 4.1.0库进行测试,在上海交通大学高性能计算中心图形处理单元（GPU）集群、上海超级计算机中心的“魔方”商用超级计算机以及国家超级计算济南中心的“神威蓝光”国产超级计算机等平台开展软件调试。通过对纯CPU、GPU以及CPU和GPU的混合测试,线程调度水平、核心函数处理速度得到明显提升,同时减少了通信执行时间比例,提高了加速比和并行效率,最后以2×2微带阵列为验证模型进行拓扑优化测试,结果证明该算法准确、有效。      

基于分布式深度学习的多星计算卸载策略

在边缘计算增强的低轨卫星网络场景下,低轨卫星集群协同处理地面任务能有效降低用户响应时延。对卫星集群的联合卸载决策和资源分配优化问题进行研究,将其描述为一个混合整数规划问题,并采用了一种基于分布式深度学习算法的卫星边缘计算卸载算法（deep learning based offloading algorithm,DLOA）。该算法使用多个并行DNN用于生成卸载决策并采用经验回放存储新生成的卸载决策,当采用隐藏层结构不同的DNN,收敛速度比同构DNN提升18%,收敛值与最优值的比值基本为1,可以认为已收敛至最优。此外,探讨了DNN的数量对所使用的算法的影响,仿真结果表明采用少量DNN就可以获得近优的收敛效果。通过对不同任务规模下采用不同算法的任务完成率进行研究,结果表明DLOA算法可通过采用异构DNN和优化资源分配方案显著提升完成率,其较单星运算方案任务完成率提升1倍,较二进制粒子群算法方案提升20%。     

基于FMECA信息的测试性验证试验样本分配方法

针对目前国内外测试性验证试验中普遍采用的基于故障率的分层抽样方法考虑因素单一,可能导致样本分配不尽合理,而现有考虑多因素的样本分配方法代表性不足,难以实现工程上的应用的问题,对影响样本分配的因素与故障模式影响及危害性分析(FMECA)信息的关系进行了详细分析,提出了基于FMECA信息的样本分配方法。首先定义了单元影响系数和影响因子向量,提出了向量各元素赋值规则,解决了影响因素选取的问题;其次通过基于逼近理想解排序法(TOPSIS)优化的层次分析法确定了权值矩阵,实现了样本分配。最后通过实例验证表明该方法考虑因素全面,运用灵活,更具代表性和工程应用价值。